菜品识别模型的生成方法和菜品的识别方法与流程

1.本发明的实施例涉及健康管理技术领域，具体而言，涉及一种菜品识别模型的生成方法、一种菜品的识别方法、一种计算机设备和一种可读存储介质。


背景技术：

2.随着用户对健康饮食的日益重视，出现一些为用户提供饮食健康信息的应用程序，提升了用户获取饮食健康信息的便利性。但这些应用程序往往需要用户手动输入摄入的菜品，仍然存在使用不便的问题。


技术实现要素：

3.本发明的实施例旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
4.为此，本发明的实施例的第一方面提供了一种菜品识别模型的生成方法。
5.本发明的实施例的第二方面提供了一种菜品的识别方法。
6.本发明的实施例的第三方面提供了一种计算机设备。
7.本发明的实施例的第四方面提供了一种可读存储介质。
8.有鉴于此，根据本发明的实施例的第一方面，提供了一种菜品识别模型的生成方法，包括：采集多种菜品的训练图像信息；标注训练图像信息中的菜品信息，生成菜品识别模型，菜品信息包括食材信息和/或每种菜品的菜名信息。
9.本发明实施例提供的菜品识别模型的生成方法，通过标注采集到的多种菜品的训练图像信息中的菜品信息，包括食材信息和/或每种菜品的菜品信息，可令训练出的模型具备识别出图像信息中的食材和/或菜品的功能，具体为识别出训练中标注过的食材和/或菜品。其中，菜品指的是食材的组合，具体可为摆放的餐具上的食材的组合，优选是已经完成烹饪的成品菜，当然也可为尚未烹饪的菜，也就是烹饪一道菜所需的生的食材的组合。相应地，菜品信息可包括食材信息和/或每种菜品的菜名信息，食材信息为每种菜品中包含的所有食材的信息，对应于菜品为成品菜的情况，食材信息具体是成品菜中已经烹熟的食材的信息，对应于菜品为尚未烹饪的菜的情况，食材信息具体是这道菜对应的生的食材的信息。通过训练生成菜品识别模型，可以方便地应用该模型一次性识别出图像中包含的全部菜品信息，既能够提升识别效率，又便于汇总信息，使得用户可以通过拍摄一张包含全部菜品的图像来快速了解本次用餐情况，简化输入操作，且无需反复运行模型，有助于降低运行负荷。
10.另外，根据本发明上述技术方案提供的菜品识别模型的生成方法，还具有如下附加技术特征：
11.在一种可能的设计中，当菜品信息包括食材信息，食材信息包括食材名称和烹饪方式；烹饪方式包括以下一种或其组合：炒、炸、煎、焗、烤、蒸、煮、炖。
12.在该设计中，对于菜品为成品菜，且识别的菜品信息包括食材信息的情况，食材信息除必要的食材名称，以满足基本的食材识别需要外，还进一步包括了烹饪方式。由于经过
烹饪后，食材的外形(包括颜色、形状、表面粗糙度等)往往会发生变化，并且即使是同一种食材，在经过不同的烹饪方式处理后，其外形都可能有所不同，且营养成分的含量也会有所差异。通过在标注的食材信息中加入烹饪方式，既有助于提升食材识别的准确度，又可对不同烹饪方式处理后的食材加以区分，有助于更准确地分析菜品的营养成分。其中，烹饪方式具体可包含炒、炸、煎、焗、烤、蒸、煮、炖中的至少一种，包含的烹饪方式越多，越有助于提高识别精度。可以理解的是，在食材信息中引入烹饪方式的目的，一方面是对同一食材，根据不同外形加以区分，以提高识别准确度，另一方面是准确分析食材营养。因此针对一种食材，其涉及的烹饪方式可仅包含该种食材常用的几种烹饪方式，以适当减少数据处理量。此外，若某一食材在经过不同的烹饪方式处理后，其外形和营养成分相差不大，则也可不标注烹饪方式。
13.在一种可能的设计中，菜品识别模型的生成方法还包括：标注训练图像信息中的餐具信息和菜量信息；将餐具信息和菜量信息建立对应关系，加入菜品识别模型。
14.在该设计中，具体限定了菜品识别模型中还涉及菜量信息的识别。通过借助餐具信息作为参照，并与标注的菜量信息相对应，可实现可靠性较高的菜量识别，使得训练出的模型具备识别菜量的功能，可直接利用该模型完成菜品及菜量的识别，无需用户手动输入菜量，既简化了用户的操作，又降低了用户估量不准确带来的后续处理结果误差，有助于提升后续信息处理的便利性和准确度。可以理解的是，菜量信息例如可为质量或体积，对应于食材信息，菜量信息包括每种食材的数量信息，对应于菜名信息，菜量信息包括每种菜品的数量信息。
15.根据本发明的实施例的第二方面，提供了一种菜品的识别方法，包括：采集包含至少一种菜品的菜品图像信息；利用如上述第一方面的任一技术方案提供的菜品识别模型的生成方法生成的菜品识别模型，识别菜品图像信息中的菜品信息。
16.本发明实施例提供的菜品的识别方法，通过采集包含至少一种菜品的菜品图像信息并导入训练得到的菜品识别模型，可一次性识别出菜品图像信息中包含的全部菜品信息，使得用户可以通过拍摄一张包含全部菜品的图像来快速了解本次用餐情况，便于汇总信息，进而为用户提供整餐食用指南。此外，该方法无需用户手动输入菜品信息，也无需针对每种菜品单独进行图像采集，既简化了用户操作，又提升了识别效率，且无需反复运行模型，有助于降低运行负荷。其中，菜品指的是食材的组合，具体可为摆放的餐具上的食材的组合，优选是已经完成烹饪的成品菜，当然也可为尚未烹饪的菜，也就是烹饪一道菜所需的生的食材的组合。可以理解的是，菜品图像信息可以源自利用图像采集装置直接采集到的图像信息，也可以源自存储器中已存储的图像信息，还可以源自其他设备发送来的图像信息。
17.另外，根据本发明上述技术方案提供的菜品的识别方法，还具有如下附加技术特征：
18.在一种可能的设计中，菜品的识别方法还包括：利用菜品识别模型识别至少一种菜品的菜量信息；利用菜品信息获取至少一种菜品的菜品营养信息；根据菜量信息和菜品营养信息，确定至少一种菜品对应的营养物质含量。
19.在该设计中，具体限定了识别出菜品信息后的后续信息处理方案。菜品识别模型除具备识别菜品的功能外，还可识别菜量信息。通过获取每种菜品的菜品营养信息，再结合
具体的菜量信息，则可以较为方便可靠地得到菜品图像信息中的全部菜品的营养物质含量，还可输出该营养物质含量，以便用户直观了解菜品图像信息中包含的菜品的营养情况，可作为用户的用餐参考，拓展了菜品的识别方法的功能。
20.具体地，营养物质含量包括糖类、脂类、蛋白质、维生素、无机盐、水和膳食纤维的含量，还可进一步包括热量。
21.进一步地，当对多个菜品图像信息进行处理时，可统计对应的全部菜品的营养物质含量，以实现多个菜品图像信息的批量处理，有助于提升信息处理的灵活性和处理效率。
22.在一种可能的设计中，在利用菜品识别模型识别至少一种菜品的菜量信息的步骤之后，在根据菜量信息和菜品营养信息，确定至少一种菜品对应的营养物质含量的步骤之前，菜品的识别方法还包括：对菜品图像信息作边界提取，以得到餐具和菜品的图像边界；根据餐具和菜品的图像边界，得到餐具和菜品的面积比例关系；根据面积比例关系对识别后的菜量信息作校正。
23.在该设计中，不同餐具所能盛放的菜量有所不同，训练模型时即可将餐具作为参考，以便识别菜量。进一步地，通过提取餐具和菜品的图像边界，得到二者的面积比例关系，可以在仅增加少量计算量的情况下，进一步确定菜品盛放在餐具中的比例，从而对所识别的菜量信息做进一步校正，有助于提升菜量识别的准确度，进而提升最终确定的菜品的营养物质含量的准确度。
24.在一种可能的设计中，在利用菜品识别模型识别至少一种菜品的菜量信息的步骤之后，在根据菜量信息和菜品营养信息，确定至少一种菜品对应的营养物质含量的步骤之前，菜品的识别方法还包括：输出菜量信息；接收输入的反馈信息；根据反馈信息修正菜量信息。
25.在该设计中，对于可确定菜量信息的情况，还可进一步输出确定出的菜量信息，以供用户确认该结果是否无误，并根据用户输入的反馈信息及时修正菜量信息，既提升了该方法的应用灵活性，又有助于提升最终确定的菜品的营养物质含量的准确度。由于仅需输出识别的结果和接收用户输入的反馈信息，因而计算量小，可以在不额外增加计算量的情况下提升处理结果的准确度。具体地，反馈信息可包括是否包含某一菜品或食材，还可包括某一菜品或食材的数量是否准确。
26.在一种可能的设计中，菜品信息包括每种菜品的菜名信息，菜量信息包括每种菜品的数量信息，菜品营养信息包括单位量的每种菜品中包含的营养物质含量。
27.在该设计中，对于菜品信息包括每种菜品的菜名信息的情况，具体限定了菜量信息包括每种菜品的数量信息，例如可为每种菜品的质量或体积，并将单位量的每种菜品中包含的营养物质含量作为菜品营养信息。通过直接获取单位量的每种菜品中包含的各项营养物质的含量，可结合菜量信息快速得到菜品图像信息中的每种菜品所包含的各项营养物质的含量，有助于简化信息处理，降低运算负荷，提升数据处理速度。此外，由于菜名信息能够反映菜品的烹饪方式，因而能够方便地体现烹饪方式对营养物质含量的影响。同时，受摆盘影响，菜品表面的食材分布情况可能与实际的食材含量有所不同，而菜品的量更容易准确识别，通过直接识别完整的菜品而非菜品中的食材，可提升识别准确度，故有助于提升最终确定的营养物质含量的准确度。
28.进一步地，对于智能烹饪设备，往往可以按照菜谱实现自动烹饪，因此可方便地获
得菜品的菜谱，进而实现菜品营养信息的获取。并且对于智能烹饪设备，用户往往按照菜谱放入确定量的食材，因此得到的菜品营养信息准确度较高，有助于提升识别的准确度。
29.在一种可能的设计中，菜品信息包括食材信息，菜量信息包括至少一种菜品对应的每种食材的数量信息，菜品营养信息包括单位量的每种食材包含的营养物质含量。
30.在该设计中，对于菜品信息包括食材信息的情况，具体限定了菜量信息包括全部菜品对应的食材的数量信息，例如可为每种食材的质量或体积，并将单位量的每种食材包含的营养物质含量作为菜品营养信息。通过识别并统计出菜品图像信息中涉及的食材种类及其数量，可以分别计算出每种食材的营养物质含量并进行求和，进而得到整餐营养情况。该方案尤其适用于没有按照菜谱标准配比制备菜品的情况，有助于根据实际的食材使用量进行识别，进而保证识别结果的准确度。
31.可以理解的是，本发明实施例提供的菜品的识别方法可同时包含以上两种识别方案，以供用户按照当前的实际情况选择合适的识别方案，也就是在识别菜品信息时选择识别菜名信息还是识别食材信息，提升了识别的灵活性和针对性。
32.在一种可能的设计中，单位量的每种食材包含的营养物质含量与食材的烹饪方式相关联。
33.在该设计中，进一步将单位量食材对应的营养物质含量与烹饪方式相关联。由于烹饪方式可能会影响食材的营养物质成分，通过将二者相关联，有助于提升最终得到的菜品对应的营养物质含量的准确度，进而更可靠地指导用户就餐。其中，烹饪方式具体可包含炒、炸、煎、焗、烤、蒸、煮、炖中的至少一种，包含的烹饪方式越多，越有助于提高识别精度。
34.可以理解的是，此时在统计识别的菜品信息时，需按照食材的种类和烹饪方式进行分类，再统计食材量。具体地，若某一食材在经过至少两种不同的烹饪方式处理后，其营养成分相差较小，则可以将这至少两种不同的烹饪方式归为一类，以减少数据处理量，降低计算负荷。
35.在一种可能的设计中，在确定至少一种菜品对应的营养物质含量的步骤之后，菜品的识别方法还包括：获取营养标准信息，营养标准信息包括营养物质的推荐摄入量；根据营养标准信息和至少一种菜品对应的营养物质含量，确定饮食推荐信息。
36.在该设计中，对于确定出的菜品的营养物质含量，还可进一步处理，将营养物质含量与营养标准信息相对比，从而确定出直观的饮食推荐信息，以为用户提供推荐食用建议，便于指导用户用餐。
37.在一种可能的设计中，营养标准信息与用户健康信息相关联。
38.在该设计中，由于不同用户的身体情况有所不同，通过将营养标准信息与用户健康信息相关联，可有针对性地判断当前菜品是否适合当前用户，进而为当前用户提供更具有针对性的饮食推荐信息，有助于拓展该菜品的识别方法的适用范围。
39.在一种可能的设计中，饮食推荐信息包括至少一种菜品的推荐信息和不推荐信息。
40.在该设计中，具体限定了饮食推荐信息包括针对某一菜品推荐与否的信息，也就是建议食用该菜品，或不建议食用该菜品，以实现简洁的用餐指导，便于用户快速了解当前菜品是否适合自身。
41.在一种可能的设计中，饮食推荐信息包括至少一种菜品的推荐食用量。
42.在该设计中，饮食推荐信息具体包括了明确的菜品推荐食用量，使得按此摄入的菜品营养更均衡，有助于实现准确度更高的饮食健康管理，为用户提供整餐食用指南。具体地，对于多种菜品，首先可确定每种菜品的营养物质含量，再将每种菜品的推荐食用量作为未知数，结合营养标准信息中各项营养物质的推荐摄入量建立方程组，联立求解，即可得到每种菜品的推荐食用量。
43.在一种可能的设计中，饮食推荐信息包括推荐增加菜品信息和/或推荐增加营养信息。
44.在该设计中，鉴于菜品图像信息中的菜品不一定能满足用户的营养均衡需求，通过在饮食推荐信息中进一步包括推荐增加菜品信息和/或推荐增加营养信息，可为用户提供更丰富的用餐建议，有助于实现营养摄入均衡。具体地，推荐增加菜品信息可包括推荐增加的菜品，以供用户直接选择，还可包括推荐增加的菜品量，以明确增加方案，更合理、准确地指导用户增加菜品。类似地，推荐增加营养信息可包括推荐增加的营养物质，还可包括推荐增加的营养物质的量。
45.根据本发明实施例的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器被配置为存储程序或指令；处理器被配置为执行存储的程序或指令以实现如上述第一方面的任一技术方案的菜品识别模型的生成方法的步骤或如上述第二方面的任一技术方案的菜品的识别方法的步骤，因而具备该菜品识别模型的生成方法或该菜品的识别方法的全部有益效果，在此不再赘述。
46.根据本发明实施例的第四方面，提供了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述第一方面的任一技术方案的菜品识别模型的生成方法的步骤或如上述第二方面的任一技术方案的菜品的识别方法的步骤，因而具备该菜品识别模型的生成方法或该菜品的识别方法的全部有益效果，在此不再赘述。
47.根据本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
48.本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
49.图1示出了根据本发明的一个实施例的菜品识别模型的生成方法的示意流程图；
50.图2示出了根据本发明的另一个实施例的菜品识别模型的生成方法的示意流程图；
51.图3示出了根据本发明的一个实施例的菜品的识别方法的示意流程图；
52.图4示出了根据本发明的另一个实施例的菜品的识别方法的示意流程图；
53.图5示出了根据本发明的另一个实施例的菜品的识别方法的示意流程图；
54.图6示出了根据本发明的一个实施例的计算机设备的示意框图。
具体实施方式
55.为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施
例及实施例中的特征可以相互组合。
56.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
57.本发明第一方面的实施例提供了一种菜品识别模型的生成方法。
58.图1示出了根据本发明的一个实施例的菜品识别模型的生成方法的示意流程图。如图1所示，该菜品识别模型的生成方法包括：
59.s102，采集多种菜品的训练图像信息；
60.s104，标注训练图像信息中的菜品信息，生成菜品识别模型，菜品信息包括食材信息和/或每种菜品的菜名信息。
61.本发明实施例提供的菜品识别模型的生成方法，通过标注采集到的多种菜品的训练图像信息中的菜品信息，包括食材信息和/或每种菜品的菜品信息，可令训练出的模型具备识别出图像信息中的食材和/或菜品的功能，具体为识别出训练中标注过的食材和/或菜品。其中，菜品指的是食材的组合，具体可为摆放的餐具上的食材的组合，优选是已经完成烹饪的成品菜，当然也可为尚未烹饪的菜，也就是烹饪一道菜所需的生的食材的组合。相应地，菜品信息可包括食材信息和/或每种菜品的菜名信息，食材信息为每种菜品中包含的所有食材的信息，对应于菜品为成品菜的情况，食材信息具体是成品菜中已经烹熟的食材的信息，对应于菜品为尚未烹饪的菜的情况，食材信息具体是这道菜对应的生的食材的信息。通过训练生成菜品识别模型，可以方便地应用该模型一次性识别出图像中包含的全部菜品信息，既能够提升识别效率，又便于汇总信息，使得用户可以通过拍摄一张包含全部菜品的图像来快速了解本次用餐情况，简化输入操作，且无需反复运行模型，有助于降低运行负荷。
62.在一些实施例中，当菜品信息包括食材信息，食材信息包括食材名称和烹饪方式；烹饪方式包括以下一种或其组合：炒、炸、煎、焗、烤、蒸、煮、炖。
63.在该实施例中，对于菜品为成品菜，且识别的菜品信息包括食材信息的情况，食材信息除必要的食材名称，以满足基本的食材识别需要外，还进一步包括了烹饪方式。由于经过烹饪后，食材的外形(包括颜色、形状、表面粗糙度等)往往会发生变化，并且即使是同一种食材，在经过不同的烹饪方式处理后，其外形都可能有所不同。通过在标注的食材信息中加入烹饪方式，既有助于提升食材识别的准确度，又可对不同烹饪方式处理后的食材加以区分，有助于更准确地分析菜品的营养成分。其中，烹饪方式具体可包含炒、炸、煎、焗、烤、蒸、煮、炖中的至少一种，包含的烹饪方式越多，越有助于提高识别精度。可以理解的是，在食材信息中引入烹饪方式的目的，一方面是对同一食材，根据不同外形加以区分，以提高识别准确度，另一方面是准确分析食材营养。因此针对一种食材，其涉及的烹饪方式可仅包含该种食材常用的几种烹饪方式，以适当减少数据处理量。此外，若某一食材在经过不同的烹饪方式处理后，其外形和营养成分相差不大，则也可不标注烹饪方式。
64.图2示出了根据本发明的另一个实施例的菜品识别模型的生成方法的示意流程图。如图2所示，该菜品识别模型的生成方法包括：
65.s202，采集多种菜品的训练图像信息；
66.s204，标注训练图像信息中的菜品信息，生成菜品识别模型，菜品信息包括食材信
息和/或每种菜品的菜名信息；
67.s206，标注训练图像信息中的餐具信息和菜量信息；
68.s210，将餐具信息和菜量信息建立对应关系，加入菜品识别模型。
69.在该实施例中，具体限定了菜品识别模型中还涉及菜量信息的识别。通过借助餐具信息作为参照，并与标注的菜量信息相对应，可实现可靠性较高的菜量识别，使得训练出的模型具备识别菜量的功能，可直接利用该模型完成菜品及菜量的识别，无需用户手动输入菜量，既简化了用户的操作，又降低了用户估量不准确带来的后续处理结果误差，有助于提升后续信息处理的便利性和准确度。可以理解的是，菜量信息例如可为质量或体积，对应于食材信息，菜量信息包括每种食材的数量信息，对应于菜名信息，菜量信息包括每种菜品的数量信息。具体地，餐具信息可包括餐具类型和餐具尺寸，餐具类型可包括碗、平盘、深盘，餐具尺寸则可为餐具的外径，如6寸，10寸，11寸，与日常餐具销售时的划分标准一致即可。后续使用该模型时，可直接识别出餐具类型和餐具尺寸，也可由用户手动输入餐具类型和餐具尺寸。可以理解的是，虽然本实施例中将对食材信息的标注与对餐具信息和菜量信息的标注划分为不同的步骤，但实际执行时，可在标注食材信息时就一并标注餐具信息和菜量信息，也可分开标注，这都是本发明的实现方式。
70.本发明第二方面的实施例提供了一种菜品的识别方法。
71.图3示出了根据本发明的一个实施例的菜品的识别方法的示意流程图。如图3所示，该菜品的识别方法包括：
72.s302，采集包含至少一种菜品的菜品图像信息；
73.s304，利用菜品识别模型，识别菜品图像信息中的菜品信息。
74.其中，菜品识别模型是利用上述第一方面的任一实施例提供的菜品识别模型的生成方法生成的。
75.本发明实施例提供的菜品的识别方法，通过采集包含至少一种菜品的菜品图像信息并导入训练得到的菜品识别模型，可一次性识别出菜品图像信息中包含的全部菜品信息，使得用户可以通过拍摄一张包含全部菜品的图像来快速了解本次用餐情况，便于汇总信息，进而为用户提供整餐食用指南。此外，该方法无需用户手动输入菜品信息，也无需针对每种菜品单独进行图像采集，既简化了用户操作，又提升了识别效率，且无需反复运行模型，有助于降低运行负荷。其中，菜品指的是食材的组合，具体可为摆放的餐具上的食材的组合，优选是已经完成烹饪的成品菜，当然也可为尚未烹饪的菜，也就是烹饪一道菜所需的生的食材的组合。可以理解的是，菜品图像信息可以源自利用图像采集装置直接采集到的图像信息，也可以源自存储器中已存储的图像信息，还可以源自其他设备发送来的图像信息。
76.图4示出了根据本发明的另一个实施例的菜品的识别方法的示意流程图。如图4所示，该菜品的识别方法包括：
77.s402，采集包含至少一种菜品的菜品图像信息；
78.s404，利用菜品识别模型，识别菜品图像信息中的菜品信息；
79.s406，利用菜品识别模型识别至少一种菜品的菜量信息；
80.s408，利用菜品信息获取至少一种菜品的菜品营养信息；
81.s410，根据菜量信息和菜品营养信息，确定至少一种菜品对应的营养物质含量。
82.其中，菜品识别模型是利用上述第一方面的任一实施例提供的菜品识别模型的生成方法生成的。
83.在该实施例中，具体限定了识别出菜品信息后的后续信息处理方案。菜品识别模型除具备识别菜品的功能外，还可识别菜量信息。通过获取每种菜品的菜品营养信息，再结合具体的菜量信息，则可以较为方便可靠地得到菜品图像信息中的全部菜品的营养物质含量，还可输出该营养物质含量，以便用户直观了解菜品图像信息中包含的菜品的营养情况，可作为用户的用餐参考，拓展了菜品的识别方法的功能。
84.具体地，营养物质含量包括糖类、脂类、蛋白质、维生素、无机盐、水和膳食纤维的含量，还可进一步包括热量。
85.进一步地，当对多个菜品图像信息进行处理时，可统计对应的全部菜品的营养物质含量，以实现多个菜品图像信息的批量处理，有助于提升信息处理的灵活性和处理效率。
86.可以理解的是，菜品营养信息可仅包括单位量菜品中包含的营养物质含量，也可仅包括单位量菜品对应的食材含量，还可同时包括以上二者，这都是本发明的实现方式。对于第三种情况，还可进一步由用户选择使用何者，以提升该方法的应用灵活性。
87.进一步地，在一些实施例中，在s406和s410之间，该菜品的识别方法还包括：对菜品图像信息作边界提取，以得到餐具和菜品的图像边界；根据餐具和菜品的图像边界，得到餐具和菜品的面积比例关系；根据面积比例关系对识别后的菜量信息作校正。
88.在该实施例中，不同餐具所能盛放的菜量有所不同，训练模型时即可将餐具作为参考，以便识别菜量。进一步地，通过提取餐具和菜品的图像边界，得到二者的面积比例关系，可以在仅增加少量计算量的情况下，进一步确定菜品盛放在餐具中的比例，从而对所识别的菜量信息做进一步校正，有助于提升菜量识别的准确度，进而提升最终确定的菜品的营养物质含量的准确度。
89.进一步地，在一些实施例中，在s406和s410之间，该菜品的识别方法还包括：输出菜量信息；接收输入的反馈信息；根据反馈信息修正菜量信息。
90.在该实施例中，对于可确定菜量信息的情况，还可进一步输出确定出的菜量信息，以供用户确认该结果是否无误，并根据用户输入的反馈信息及时修正菜量信息，既提升了该方法的应用灵活性，又有助于提升最终确定的菜品的营养物质含量的准确度。由于仅需输出识别的结果和接收用户输入的反馈信息，因而计算量小，可以在不额外增加计算量的情况下提升处理结果的准确度。具体地，反馈信息可包括是否包含某一菜品或食材，还可包括某一菜品或食材的含量是否准确。
91.在一些实施例中，菜品信息包括每种菜品的菜名信息，菜量信息包括每种菜品的数量信息，菜品营养信息包括单位量的每种菜品中包含的营养物质含量。
92.在该实施例中，对于菜品信息包括每种菜品的菜名信息的情况，具体限定了菜量信息包括每种菜品的数量信息，例如可为每种菜品的质量或体积，并将单位量的每种菜品中包含的营养物质含量作为菜品营养信息，例如100克红烧肉通常含有469.73卡热量、7.65克蛋白质、5.05克碳水化合物、46.03克脂肪、0.05克纤维素。通过直接获取单位量的每种菜品中包含的各项营养物质的含量，可结合菜量信息快速得到菜品图像信息中的每种菜品所包含的各项营养物质的含量，例如可以得出500克红烧肉中含有2348.65卡热量、38.25克蛋白质、25.25克碳水化合物、230.15克脂肪、0.25克纤维素，有助于简化信息处理，降低运算
负荷，提升数据处理速度。此外，由于菜名信息能够反映菜品的烹饪方式，因而能够方便地体现烹饪方式对营养物质含量的影响。同时，受摆盘影响，菜品表面的食材分布情况可能与实际的食材含量有所不同，而菜品的量更容易准确识别，通过直接识别完整的菜品而非菜品中的食材，可提升识别准确度，故有助于提升最终确定的营养物质含量的准确度。
93.进一步地，对于智能烹饪设备，往往可以按照菜谱实现自动烹饪，因此可方便地获得菜品的菜谱，进而实现菜品营养信息的获取。并且对于智能烹饪设备，用户往往按照菜谱放入确定量的食材，因此得到的菜品营养信息准确度较高，有助于提升识别的准确度。
94.在一些实施例中，菜品信息包括食材信息，菜量信息包括至少一种菜品对应的每种食材的数量信息，菜品营养信息包括单位量的每种食材包含的营养物质含量。
95.在该实施例中，对于菜品信息包括食材信息的情况，具体限定了菜量信息包括全部菜品对应的食材的数量信息，例如可为每种食材的质量或体积，并将单位量的每种食材包含的营养物质含量作为菜品营养信息。通过识别并统计出菜品图像信息中涉及的食材种类及其数量，可以分别计算出每种食材的营养物质含量并进行求和，进而得到整餐营养情况。该方案尤其适用于没有按照菜谱标准配比制备菜品的情况，有助于根据实际的食材使用量进行识别，进而保证识别结果的准确度。
96.可以理解的是，本发明实施例提供的菜品的识别方法可同时包含以上两种识别方案，以供用户按照当前的实际情况选择合适的识别方案，也就是在识别菜品信息时选择识别菜名信息还是识别食材信息，提升了识别的灵活性和针对性。
97.在一些实施例中，单位量的每种食材包含的营养物质含量与食材的烹饪方式相关联。
98.在该设计中，进一步将单位量食材对应的营养物质含量与烹饪方式相关联。由于烹饪方式可能会影响食材的营养物质成分，通过将二者相关联，有助于提升最终得到的菜品对应的营养物质含量的准确度，进而更可靠地指导用户就餐。其中，烹饪方式具体可包含炒、炸、煎、焗、烤、蒸、煮、炖中的至少一种，包含的烹饪方式越多，越有助于提高识别精度。
99.可以理解的是，此时在统计识别的菜品信息时，需按照食材的种类和烹饪方式进行分类，再统计食材量。具体地，若某一食材在经过至少两种不同的烹饪方式处理后，其营养成分相差较小，则可以将这至少两种不同的烹饪方式归为一类，以减少数据处理量，降低计算负荷。
100.图5示出了根据本发明的另一个实施例的菜品的识别方法的示意流程图。如图5所示，该菜品的识别方法包括：
101.s502，采集包含至少一种菜品的菜品图像信息；
102.s504，利用菜品识别模型，识别菜品图像信息中的菜品信息；
103.s506，利用菜品识别模型识别至少一种菜品的菜量信息；
104.s508，利用菜品信息获取至少一种菜品的菜品营养信息；
105.s510，根据菜量信息和菜品营养信息，确定至少一种菜品对应的营养物质含量；
106.s512，获取营养标准信息，营养标准信息包括营养物质的推荐摄入量；
107.s514，根据营养标准信息和至少一种菜品对应的营养物质含量，确定饮食推荐信息。
108.其中，菜品识别模型是利用上述第一方面的任一实施例提供的菜品识别模型的生
成方法生成的。
109.在该实施例中，对于确定出的菜品的营养物质含量，还可进一步处理，将营养物质含量与营养标准信息相对比，从而确定出直观的饮食推荐信息，以为用户提供推荐食用建议，便于指导用户用餐。
110.在一些实施例中，营养标准信息与用户健康信息相关联。
111.在该实施例中，由于不同用户的身体情况有所不同，通过将营养标准信息与用户健康信息相关联，可有针对性地判断当前菜品是否适合当前用户，进而为当前用户提供更具有针对性的饮食推荐信息，有助于拓展该菜品的识别方法的适用范围。具体地，用户健康信息可由用户输入。用户健康信息可包括身高、体重、年龄、体脂率、内脏脂肪指数、肌肉率、水分、蛋白质、病史等，营养标准信息可先参考相应年龄的健康人群的营养物质的推荐摄入量设定，再根据用户健康信息进行调整，实现个性化定制，例如对于体脂率或内脏脂肪指数较高的用户，可在营养标准信息中降低脂肪的推荐摄入量，对于有高血糖病史的用户，可在营养标准信息中降低碳水化合物的推荐摄入量。此外，对于有与饮食相关的病史的用户，如糖尿病、高血糖、高血脂等，可根据相应疾病的专业标准设置营养标准信息，也可结合用户健康信息中的其他信息对专业标准进行调整，以实现根据用户自身条件进行个性化定制。
112.在一些实施例中，饮食推荐信息包括至少一种菜品的推荐信息和不推荐信息。
113.在该实施例中，具体限定了饮食推荐信息包括针对某一菜品推荐与否的信息，也就是建议食用该菜品，或不建议食用该菜品，以实现简洁的用餐指导，便于用户快速了解当前菜品是否适合自身。进一步地，当营养标准信息与用户健康信息相关联时，可对当前用户需要重点限制摄入量的营养物质作为推荐标准，例如用户需限制脂肪摄入量时，可对脂肪含量超出脂肪推荐摄入量的菜品予以不推荐，对脂肪含量低于脂肪推荐摄入量的菜品予以推荐，从而为用户提供更具针对性的用餐建议。更进一步地，可综合识别的多种菜品的营养物质含量总和，与营养标准信息进行对比，以得到整体的饮食推荐信息，为用户提供整餐食用指南。仍以用户需限制脂肪摄入量举例，此时若多种菜品的脂肪含量之和超过脂肪推荐摄入量，可继续计算这些菜品中脂肪含量之和低于脂肪推荐摄入量的组合，进而对该组合内的菜品予以推荐，对该组合之外的菜品不予推荐。
114.在一些实施例中，饮食推荐信息包括至少一种菜品的推荐食用量。
115.在该实施例中，饮食推荐信息具体包括了明确的菜品推荐食用量，使得按此摄入的菜品营养更均衡，有助于实现准确度更高的饮食健康管理，为用户提供整餐食用指南。具体地，对于多种菜品，首先可确定每种菜品的营养物质含量，再将每种菜品的推荐食用量作为未知数，结合营养标准信息中各项营养物质的推荐摄入量建立方程组，联立求解，即可得到每种菜品的推荐食用量。
116.在一些实施例中，饮食推荐信息包括推荐增加菜品信息和/或推荐增加营养信息。
117.在该实施例中，鉴于菜品图像信息中的菜品不一定能满足用户的营养均衡需求，通过在饮食推荐信息中进一步包括推荐增加菜品信息和/或推荐增加营养信息，可为用户提供更丰富的用餐建议，有助于实现营养摄入均衡。具体地，推荐增加菜品信息可包括推荐增加的菜品，以供用户直接选择，还可包括推荐增加的菜品量，以明确增加方案，更合理、准确地指导用户增加菜品。类似地，推荐增加营养信息可包括推荐增加的营养物质，还可包括推荐增加的营养物质的量。
118.在一个具体实施例中，本发明实施例提供的菜品识别模型的生成方法和菜品的识别方法，可利用图像识别方法对多种成品菜拍照识别，得到食材种类及营养信息；与标准营养搭配进行比对，并结合个人体质，对食用方式给出建议。具体来说，先利用图像识别技术，对成品菜图片进行数据采集、标注(标注成品菜中的食材)和训练；经训练得到菜品识别模型，使得模型能够识别成品菜中的食材种类及食材量；用户在用餐前，对整桌菜进行拍照识别，以识别菜品中食材，并计算出整体的营养成分；系统根据用户自身健康状况，将识别结果与标准营养结构进行比对，为用户推荐食用建议，从而进行健康管理，实现营养均衡摄入。
119.如图6所示，本发明第三方面的实施例提供了一种计算机设备100，包括存储器102和处理器104，存储器102被配置为存储程序或指令；处理器104被配置为执行存储的程序或指令以实现如上述第一方面的任一实施例的菜品识别模型的生成方法的步骤或如上述第二方面的任一实施例的菜品的识别方法的步骤，因而具备该菜品识别模型的生成方法或该菜品的识别方法的全部有益效果，在此不再赘述。
120.具体地，存储器102可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器102可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器102可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器102可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器102是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器102包括只读存储器(rom)。在合适的情况下，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
121.上述处理器104可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
122.本发明第四方面的实施例提供了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述第一方面的任一实施例的菜品识别模型的生成方法的步骤或如上述第二方面的任一实施例的菜品的识别方法的步骤，因而具备该菜品识别模型的生成方法或该菜品的识别方法的全部有益效果，在此不再赘述。
123.可读存储介质可以包括能够存储或传输信息的任何介质。可读存储介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
124.在本说明书的描述中，术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
125.在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以
合适的方式结合。
126.以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。